热点问题：
热点发生在大量的客户端直接访问集群的一个或极少数节点。访问可以是读，写，或者其他操作。大量访问会使 热点region 所在的单个机器超出自身承受能力，引起性能下降甚至是 region 不可用。这也会影响同一个 regionserver 的其他 regions，由于主机无法服务其他region 的请求。设计良好的数据访问模式以使集群被充分，均衡的利用。
这就涉及到了rowkey的设计
7.4.2. 加盐
这里的加盐不是密码学中的加盐，而是在rowkey 的前面增加随机数。具体就是给 rowkey 分配一个随机前缀 以使得它和之前排序不同。分配的前缀种类数量应该和你想使数据分散到不同的 region 的数量一致。 如果你有一些 热点 rowkey 反复出现在其他分布均匀的 rwokey 中，加盐是很有用的。考虑下面的例子：它将写请求分散到多个 RegionServers，但是对读造成了一些负面影响。
a-rk0001
b-rk0002
c-rk0003
a-rk0004
7.4.3. 哈希
除了加盐，你也可以使用哈希，哈希会使同一行永远用同一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完成的 rowkey，使用Get 操作获取正常的获取某一行数据。
7.4.4. 翻转key
第三种防止热点的方法是翻转固定长度或者数字格式的rowkey。这样可以使得rowkey中经常改变的部分（最没意义的部分）放在前面。这样可以有效的随机 rowkey,但是牺牲了 rowkey 的有序性。
100kr
200kr
300kr
7.4.5. 单调递增 rwokey(时间连续序列)
当所有客户端一段时间内一致写入某一个region,然后再接着写入下一个 region。例如：像单调递增的 rowkey（时间戳） ，就会发生这种现象。应该尽量避免这种设计。
打散数据的数据+时间序列
7.4.6. 尽量减少行和列的大小
在Hbase中，value永远是和它的key一起传输的。当具体的值在系统间传输时，它的rowkey,列名，时间戳也会一起传输。如果你的rowkey和列名很大，甚至可以和具体的值相比较，那么你将会遇到一些有趣的情况。HBase storefiles中的索引（有助于随机访问）最终占据了HBase 分配的大量内存，因为具体的值和他的key很大。可以增加 block 大小使得 storefiles 索引在更大的时间间隔增加，或者修改表的模式以减小rowkey 和 列名的大小。压缩也有助于更大的索引。
大多时候较小的低效率是无关紧要的，但是在这种情况下，任何访问模式都需要列族名，列名，rowkey，所以它们会被访问数十亿次在你的数据中。
7.4.7. 列族越短越好
尽可能使列族名越短越好，最好是一个字符。（例如：’d’ 代表data/default）。属性名也是一样的。
经典案例
wordCount案例解析
mapreduce代码
package cn.hailong.mr;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
/**
* wordCount
* 输入的表：数据从一个hbase表里面 word 一个列簇col 有一个列line 存放的一句话
* 输出的表： stat 一个列簇 ret,有一个列 存放count，存放到rowkey中
* @author root
*
*/
public class HbaseMr {
/**
* map需要继承TableMapper
* 有两个泛型，都输输出的，
* 输入的已经是被预定义好的
* @author root
*
*/
public static class MapTask extends TableMapper